道生万物函数

解决什么问题

输入一个日期，背后其实牵出一大堆彼此独立、口径不一的传统周期体系：干支、五行、八卦、洛书九宫、三元九运、六十四卦、紫微斗数、五运六气。它们各自有一套起算基准与叙事语言，人工排算容易出错，而且排完得到的只是一堆字段——用户真正想知道的却是“今年夏天热不热”“这段时间适不适合做这件事”这类领域结论。

更现实的问题是：把这些字段原样甩给用户，等于把模型的中间产物当成交付物。“脚本算、模型译” 就是为这件事设计的：计算必须 100% 确定，翻译必须说人话。

如何工作

核心是一个高维周期函数 Ψ(t) = (sin πt, sin 2πt/3, sin 2πt/5)，把干支、五行、八卦、九运等体系建模为它在三维世界的不同投影。以阳历 1984 年（甲子年）为基准对齐，引擎侧是纯 Python 标准库脚本 dao_function.py，无第三方依赖，结果以 --json 结构化输出。

关键分工在模型侧：

• 识别领域：从用户原话推断是气候、养生、运势还是择时，缺省时间按 1 月 1 日 0 时处理
• 先给结论：第一句话用该领域语言写判断，例如“丙午火年、少阴君火司天，全年偏温热”
• 再补依据：只点名支撑该结论的 2~4 个字段，不逐字段展开，用户追问再解释
• 按需出图：plot_dao.py 输出领域聚焦的 dao_projection_{domain}_{年月日}.png，图顶部横幅直接是那句领域结论，中部只画相关字段（五行雷达、干支九运、Ψ 相位等）

对于“反常识、影响、预警、跨域”这类深层需求，进入深读模式：先推导用户真实需求，再标出名实错位（年运五行名义 vs 五行旺衰实相）与 Ψ 各分量的峰值日、翻负日、错相区间，然后把相位签名映射为地理敏感地貌与该盯的预警清单，最后跨域举一反三。需要长文时可走双视角叙事报告：结构骨架用周期签名做节奏，实事透镜只作动量锚点、不回放旧闻，配 SVG 信息图（Ψ 三分量月度轨迹 + 拐点标注 + 五行旺衰对比柱）。

适用边界

这个技能给的是结构性倾向、潜在风险评估与态势建议，不是铁口直断的吉凶定论。它不会替你下“必升官、必破财”这类确定性结论，也建议把投资分析仅当作透镜——非持牌建议，决策自负。

几个容易踩的坑：

• 养生相关内容只是文化参考，涉及健康请遵医嘱
• 本函数以阳历 1 月 1 日为年界，和专业八字排盘（以立春为年界）不是一回事
• 三元与九运都是 180 年周期，但 Ψ 中那个 3 年是九宫/九运的基础（9=3²），和“三个元”是不同概念，报告里要主动区分
• 深读模式的地理映射不是预测，落地前必须核对官方预报
• 涉及台湾、香港、澳门的表述须依官方立场

一句话：适合拿来看看“这套文化—数学模型在某个领域会怎么说”，不适合当作替代专业判断的依据。